데클라, AI 기반 공급망 ‘보안 위험 예측’ 솔루션 공개

인공지능 기반 글로벌 공급망 의사결정 플랫폼 기업 데클라(Decklar, 대표 산제이 샤르마)는 운송 과정의 패턴을 분석해 공급망 위험을 사전에 감지하는 ‘보안 위험 예측’ 솔루션을 발표했다고 2일 밝혔다.

데클라는 기존의 트랙앤트레이스(Track and Trace, 물류 위치 추적) 방식이 개별 이벤트만 제시해 실제 위험 신호를 가려내기 어렵다는 점을 한계로 지적하며, 정상적인 이동 리듬에서 벗어나는 순간을 핵심 위험 신호로 해석하는 ‘패턴 기반 분석’ 방식을 제안했다. 기업은 이벤트 자체보다 ‘패턴 변화의 맥락’을 중심으로 실질적 위험을 보다 정확하게 식별할 수 있다는 설명이다.

솔루션은 10년 이상 축적된 위치 정보(POI, Location Points), 운송 경로, 운송사 운영 데이터 등을 학습해 각 기업의 정상 이동 패턴을 먼저 정의한 뒤, 기준선을 벗어난 이상 리듬만 선별해 표출한다. 이를 통해 기업은 사고 발생 후 대응하는 구조에서 벗어나, 위험 징후가 감지되는 즉시 개입할 수 있는 선제 대응 체계를 구축할 수 있다.

데클라의 ‘보안 위험 예측’은 전체 이동 단위의 통합 가시성을 제공해 경로 이탈, 도어 오픈, 정차 패턴, 이동 리듬 등을 실시간 추적한다. 또한 디시전 AI(Decision AI)가 중요도·표준운영절차(SOP) 연계성·패턴 이탈 정도를 기반으로 각 이벤트의 우선 조치를 제안해 컨트롤타워가 즉시 실행 가능한 대응 판단을 내릴 수 있게 한다. 장기적으로는 축적된 운영 데이터를 결합해 취약 운송 구간과 고위험 지점을 식별하며, SOP 자동 개선에도 활용된다.

데클라는 고객 사례를 통해 초기 위험 탐지 정확도 90% 이상, 도난·변조 관련 수동 조사 75% 이상 감소, 대응 속도 30~40% 향상, 체인 오브 커스터디(Chain of Custody) 기반 클레임 처리 3배 개선, OTIF(On Time In Full) 실패 감소 등의 성과가 확인됐다고 밝혔다.

글로벌 제약 유통사는 데클라의 실시간 가시성과 디시전 AI를 도입해 고가 의약품 운송 중 도난·변조 위험과 콜드체인 온도 유지 실패 문제를 개선했다. 6주 만에 이상 패턴 탐지가 가능해졌고, 3개월 후에는 예측 기반 자동화 체계가 구축돼 연간 약 2340만달러의 비용을 절감한 것으로 나타났다.

데클라 강민우 아시아태평양 총괄 대표는 “데클라는 단순 상태 추적을 넘어 예측 기반 스마트 물류 운영 모델로의 전환을 지원하고 있다”며 “기업이 패턴 이상 징후가 발생하는 그 순간 개입해 위험을 차단함으로써, 변동성이 큰 글로벌 공급망에서도 회복탄력성을 높일 수 있다”고 말했다.

글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자> god8889@byline.network